THÈSE DE DOCTORAT EN COTUTELLE - Université Bordeaux 1

Conclusions générales et perspectives de travaildes paramètres à enregistrer lors d’une campagne de mesure. L’intégration de toutes ces donnéesdans un modèle numérique permettrait d’estimer la profondeur de délamination. L’expertise issuede la simulation devrait permettre l’inversion des mesures.Les études multi-temporelles réalisées lors des différentes campagnes de mesure permettentd’envisager l’exploitation quantitative de la pente de la fonction température « T » au cours dutemps « t », T = f(t). Celle-ci donne une information qualitative sur l’inertie thermique et donc ladiffusivité thermique du matériau. Lors de l’auscultation d’un ouvrage, l’enregistrement d’autresparamètres (température de l’air ambiant et énergie reçue par la surface) est nécessaire.L’inversion numérique permettrait alors d’avoir une information quantitative des propriétésthermiques.De manière plus générale, la méthode de résistivité électrique présente encore une marge dedéveloppement importante sur les aspects mesure. En effet, le développement d’un dispositif demesure comprenant un grand nombre d’électrodes permettrait l’acquisition de panneauxélectriques. Ainsi, une image des résistivités en coupe du béton pourrait être obtenue, facilitantla mise en évidence des gradients en fonction de la profondeur (Bouhlel 2006). Cela nécessitel’utilisation, d’une part d’un appareil de mesure adapté au problème, et d’autre part, de logicielsd’inversion spécifiques qui peuvent être empruntés à la Géophysique.Les travaux réalisés lors de cette thèse se sont inscrits, entre autre, dans le cadre du Projetde recherche sur l’ « Évaluation de la dégradation du béton d’enrobage et aide au diagnostic et à laréparation des ouvrages », soutenu par le Réseau Génie Civil et Urbain. Lors des campagnes demesures réalisées sur site, par les différentes équipes impliquées dans le projet, l’utilisation deplusieurs méthodes de CND (radar, capacitif, acoustique, électrique, thermographie) a permis demettre en évidence l’intérêt du couplage. L’exploitation des résultats a été réalisée par des étudesstatistiques de corrélation entre les séries de données. Or aujourd’hui, la fusion de données(Grandin 2006) apparaît être un outil parfaitement adapté à cette problématique de couplage.Dans ce sens, le projet national SENSO, qui poursuit le premier projet, intègre des compétencesdans ce domaine.225